1. 毕业设计（论文）主要内容：

手写汉字识别是汉字高速、自动输入计算机的重要手段，是智能计算机接口的一个重要组成部分，在文献检索、办公自动化、邮政系统、银行票据处理、表格录入及盲人阅读机等方面有着广阔的应用前景。

机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

本研究以手写汉字识别为目标，致力于设计出一个基于机器学习的手写汉字识别的安卓应用。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

（1）基于机器学习的手写汉子识别app的实现：

机器学习中的神经网络，k-最近邻算法（knn）等算法可用于信息的识别与分类。本研究中，可以采取上述的识别分类算法或其他算法，设计出一个手写汉字识别安卓应用。

（2）技术要求：

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

2019年1月11日-2019年1月31日：阅读文献，主要是机器学习和安卓开发相关文献；

2019年2月1日-2019年2月28日：掌握技能，具有针对性的学习编程语言，算法，相关知识，尝试实现已阅读文献中的方法，完成开题报告；

2019年3月1日-2019年3月31日：设计安卓应用界面；

4. 主要参考文献

[1] plamondon r, srihari s n. online and off-line handwriting recognition: a comprehensive survey[j]. ieee transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2000, 22(1): 63-84.

[2] xu l, krzyzak a, suen c y. methods of combining multiple classifiers and their applications to handwriting recognition[j]. ieee transactions on systems, man, and cybernetics, 1992, 22(3): 418-435.

[3] graves a, liwicki m, fernández s, et al. a novel connectionist system for unconstrained handwriting recognition[j]. ieee transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2009, 31(5): 855-868.

[4] tappert c c, suen c y, wakahara t. the state of the art in online handwriting recognition[j]. ieee transactions on pattern analysis and machine intelligence, 1990, 12(8): 787-808.